10月7日，江歌妈妈发布一条视频，“小伙伴们，我想做直播带货了”。视频刚发布不久，微博热搜相关词条“江歌妈妈直播带货”阅读量突破2亿，引发了不少网友的激烈讨论。而从10月9日的直播间情况来看，这场持续3小时的直播不卖惨，只卖货，全程吸引超过850万人次观看，整场直播的销售
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前民警老陈，因直播宣传反诈走红，近日又引发了新的热议——他踏上了直播带货的新征程。这位曾经的“反诈民警”，后被称为“反诈老陈”，如今更简单地被大家唤作“老陈”。
快科技4月17日消息，4月16日18：18，AI数字人刘强东”同时亮相京东家电家居、京东超市采销直播间。根据京东超市披露，采销东哥AI数字人上播30分钟，直播间观看人数破千万；仅40分钟内，直播间观看人数超过1300万；近1小时观看量超2000万。不仅如此，直播时段用户平均停留时长达到日常均值的5.6倍，在40分钟内，直播间整体订单量破10万。而且经过测试，傍晚7点多在京东超市
我一直以为，在B站跟买，是专属于UP粉丝的保留项目，是小圈层、同喜好、强需求的小众消费空间。直到我的朋友圈里，出现了我宝藏UP收藏夹里，@Coco叩叩_的直播战报。变成了一件美好的事。
市场监管总局执法稽查局局长况旭今天表示，直播带货必须说清楚谁在带货”带谁的货”，这也是营销的前提和底线。直播电商市场规模增长10.5倍，但与此同时，投诉举报的增幅高达47.1倍，明显高于传统电商，说明发展和规范还不平衡。也就是必须说清楚谁在带货”带谁的货”，这也是营销的前提和底线。
在9日举行的国务院政策例行吹风会上，国新办介绍了《中华人民共和国消费者权益保护法实施条例》的相关情况。市场监管总局执法稽查局局长况旭在会上重点指出，直播带货作为一种新型营销方式，必须明确“谁在带货”以及“带谁的货”，这是其营销活动的基石和不可逾越的底线。通过这些规定，可以看出《条例》在保障消费者权益、规范直播带货行为方面做出了积极的努力，旨在促进直播电商行业的健康发展。
一批汽车圈大佬决定跟着雷军学营销，成为中国企业通过社交网络构筑数字化内容资产的先锋队伍。24小时大定88898台!最近，造车萌新小米汽车的新车销售数据明显刺激到不少汽车圈大佬。小米SU7上市后，雷军的首场直播会聊些什么?或许汽车老板们已经排排坐好，准备学习更多的“雷军营销小妙招”。
女主播一条小团团”堪称超级网红，其斗鱼粉丝达2600万，抖音粉丝更是达3700万。随着她被捕”消息传出，加上已经有一段时间没有进行直播，她的粉丝数量近期呈现出持续下降的趋势。2020年9月，小团团导航语音独家上线高德地图，成为高德地图最年轻的导航员。
雷军：小米SU7将成为50万内主驾体验最好的车快科技3月28日消息，在小米su7的发布会上，雷军表示，小米SU7将成为50万内主驾体验最好的车。小米SU7主驾采用了中轴对称，为驾驶者提供流畅交互体验，配备了7.1英寸翻转式仪表屏、56渡边超宽视角HUD、三辐D型方向盘有座椅主动侧翼支撑。前轮采用全铝双球节双叉臂悬架，后轮采用五连杆独立悬挂，搭载闭式空气弹簧系统，提供4档可调，调节速度提升100%，搭配CDC阻尼可变减震器，压缩阻尼调节范围同样提升了100%。
据央视新闻报道，近年来，网络短视频在大众娱乐消遣中扮演重要角色，催生了电商直播等新业态。然而，一些主播为了吸引关注不惜虚假宣传、编造故事，引发社会负面影响甚至触犯法律。最近，四川乐山警方查处了一起捏造事实、传播不实内容的短视频案件。一位短视频博主在某平台发布了关于 “家暴” 事件的视频，引起网友担忧并呼吁相关部门介入。调查发现视频内容
快科技4月21日消息，最近一段时间，车圈掀起一股网红风”，在一众车圈大佬中，雷军称得上网红级人物。日前，雷军在其个人抖音号发视频展示小米SU7的语音控车功能，雷军还称：我在抖音，应该算一个小有名气的博主了吧”。在评论区，有网友调侃道，1800多万粉丝，已经不是小有名气，而是名气很大，建议你接几个广告，可以增加很多收入”重新定义小有名气”等等。截�
RAGFlow是一个开源的RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，基于深度文档理解，提供流线型的RAG工作流程，适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型（LLM）提供真实的问答能力，支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。
EmojiTell是一个创新的在线服务，可以将文本翻译成表情组合，增加沟通的趣味性和表现力。它由一支对表情符号充满热情的开发者和设计师团队开发，旨在通过表情符号的力量，让信息传递更加生动和个性化。
Perplexica是一个开源的AI驱动搜索引擎，它不仅搜索网络，还理解您的问题。它使用先进的机器学习算法，如相似性搜索和嵌入，来优化结果，并提供引用来源的清晰答案。使用SearxNG保持最新和完全开源，确保您始终获得最新信息，同时不损害您的隐私。
FaceChain是一个深度学习工具链，由ModelScope提供支持，能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体，并在不同设置中生成个人肖像（支持多种风格）。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力，支持多种风格，以及易于使用的界面。
HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目，旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程，减少因网络问题导致的中断，它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式，包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。
WebLlama是一个基于Meta Llama 3构建的代理，专门为网页导航和对话进行了微调。它旨在构建有效的以人为中心的代理，帮助用户浏览网页，而不是取代用户。该模型在WebLINX基准测试中超越了GPT-4V（零样本）18%，展示了其在网页导航任务中的卓越性能。
GitHub Copilot for Infrastructure as Code（简称Infra Copilot）是一个利用机器学习技术帮助基础设施专业人员自动生成精确基础设施代码的工具。它通过理解基础设施任务的上下文，允许专业人员使用自然语言表达需求，并接收相应的代码建议。Infra Copilot不仅简化了基础设施即代码（IaC）的开发过程，还确保了跨环境和项目的一致性，加速了新团队成员的上手和学习过程，显著提高了工作效率并节约了时间。
LLaVA++是一个开源项目，旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发，通过结合最新的大型语言模型，增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。
PhysDreamer是一个基于物理的方法，它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验，为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下，模拟出对新颖交互（如外力或代理操作）的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性，推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。
AI快站是一个为AI开发者设计的服务平台，提供HuggingFace模型的免费加速下载，解决大模型下载缓慢和断开的问题，支持高达4M/s的下载速度，大幅减少等待时间，提高开发效率。
Llama-3 8B Instruct 262k是一款由Gradient AI团队开发的文本生成模型，它扩展了LLama-3 8B的上下文长度至超过160K，展示了SOTA（State of the Art）大型语言模型在学习长文本操作时的潜力。该模型通过适当的调整RoPE theta参数，并结合NTK-aware插值和数据驱动的优化技术，实现了在长文本上的高效学习。此外，它还基于EasyContext Blockwise RingAttention库构建，以支持在高性能硬件上的可扩展和高效训练。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包，使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型，用于各种任务，包括基础模型（例如 CLIP 和 LLM）、对象分类、对象检测和语义分割。
Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型，并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持，丰富的社区活动，以及开放共享的合作环境，旨在推动中文自然语言处理技术的发展。
Interactive3D是一个先进的3D生成模型，它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构，利用不同的3D表示方法，允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制，从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型（LLM）的提示和总结，来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源，是微软研究项目的一部分，旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型，拥有1100亿参数，支持多语言，采用高效的Transformer解码器架构，并包含分组查询注意力（GQA），在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美，在Chat评估中表现出色，包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力，并且预示着未来通过扩展数据和模型规模，可以获得更大的性能提升。
ID-Aligner 是一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架，它通过奖励反馈学习来解决身份特征保持、生成图像的审美吸引力以及与LoRA和Adapter方法的兼容性问题。该方法利用面部检测和识别模型的反馈来提高生成的身份保留，并通过人类标注偏好数据和自动构建的反馈来提供审美调整信号。ID-Aligner 适用于LoRA和Adapter模型，通过广泛的实验验证了其有效性。
Bundle of Joy是一个为准父母设计的应用程序，可以在几秒钟内为他们的新生儿浏览和筛选名字。该应用根据父母的偏好推荐名字，并根据父母的喜好进行学习，为他们提供适合他们口味的新的推荐。父母可以指示宝宝的性别，然后选择以下两个选项之一：名字的首选来源、宗教、主题、首字母和含义。他们开始根据自己的独特偏好获得漂亮的宝宝名字推荐。他们可以随时修改这些偏好，并继续根据自己的口味获得新鲜的推荐。
StudyBoosterAI通过AI技术提供个性化支持，包括定制化学习材料、生动的学习内容、个性化学习计划等，帮助学生更有效地学习和记忆知识。
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